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Informatique
Formation Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Science
Découvrez comment utiliser R pour analyser et visualiser vos données et prendre des décisions éclairées en Data Science. Cette formation pratique vous enseignera les fondamentaux de l'analyse statistique et vous permettra de devenir un Data Scientist compétent.
Réponse sous 24h ouvrées
2835 € HTHT / personne
Durée21 h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
- Maîtriser l'environnement R pour l'analyse de données
- Réaliser des analyses statistiques descriptives et visuelles
- Appliquer des tests d'hypothèses statistiques pertinents
- Construire et interpréter des modèles de régression linéaire
01.Introduction à la Data Science et à R
- —Définition et rôle du Data Scientist
- —Qu'est-ce que le Big Data ? Concepts clés
- —Introduction à la statistique pour la Data Science
- —Installation de R et RStudio
- —Interface de RStudio : environnement et première prise en main
- —Premiers scripts : variables, types de données élémentaires
02.Manipulation de données avec R
- —Structures de données : vecteurs, matrices, listes
- —Data frames : création, indexation, sous-sélection
- —Importation/exportation de données (CSV, Excel)
- —Jointures et fusion de data frames
- —Nettoyage des données : valeurs manquantes, doublons
- —Transformation de variables
03.Visualisation de données avec ggplot2
- —Principes de visualisation efficace
- —Introduction à la librairie ggplot2
- —Types de graphiques : histogrammes, boîtes à moustaches
- —Nuages de points, diagrammes en barres
- —Ajout de titres, légendes, labels
- —Personnalisation esthétique des graphiques
04.Statistiques Descriptives I : Mesures de Position et Dispersion
- —Mesures de tendance centrale : moyenne, médiane, mode
- —Mesures de dispersion : variance, écart-type, étendue
- —Quantiles, quartiles et diagrammes en boîte
- —Fonctions statistiques descriptives de base dans R
- —Application sur des jeux de données réels
- —Interprétation des résultats
05.Statistiques Descriptives II : Distributions et Relations
- —Lois de probabilité usuelles (normale, binomiale, Poisson)
- —Représentations graphiques des distributions
- —Covariance et corrélation (Pearson, Spearman)
- —Introduction aux tables de contingence
- —Visualisation des relations entre variables
- —Applications pratiques avec R
06.Bases de l'inférence Statistique
- —Population, échantillon, statistiques et paramètres
- —Théorème Central Limite
- —Estimation ponctuelle et par intervalle de confiance
- —Hypothèses nulles et alternatives
- —Erreurs de type I et II
- —Introduction aux tests d'hypothèses
07.Tests Paramétriques I : Tests de Moyenne
- —Test t de Student pour un échantillon
- —Test t pour deux échantillons indépendants
- —Test t pour deux échantillons appariés
- —Conditions d'application des tests paramétriques
- —Réalisation et interprétation des tests avec R
- —Calcul des p-valeurs et décision statistique
08.Tests Paramétriques II : ANOVA
- —Analyse de variance à un facteur (ANOVA)
- —Comparaisons multiples post-hoc (Tukey HSD)
- —Conditions d'application de l'ANOVA
- —Réalisation de l'ANOVA avec R
- —Interprétation des résultats de l'ANOVA
- —Introduction à l'ANOVA à deux facteurs
09.Tests Non-Paramétriques
- —Quand utiliser les tests non-paramétriques ?
- —Test de Wilcoxon (équivalent non-paramétrique du test t)
- —Test de Kruskal-Wallis (équivalent non-paramétrique de l'ANOVA)
- —Test du Chi-2 d'indépendance
- —Réalisation et interprétation de ces tests avec R
- —Comparaison paramétrique vs non-paramétrique
10.Régression Linéaire Simple
- —Concepts fondamentaux de la régression linéaire
- —Modèle linéaire simple : équation, coefficients
- —Estimation des moindres carrés ordinaires (MCO)
- —Interprétation des coefficients de régression
- —Analyse de la qualité du modèle (R-carré)
- —Application de la régression linéaire simple avec R
11.Régression Linéaire Multiple
- —Extension à la régression linéaire multiple
- —Choix des variables explicatives
- —Problèmes de multicolinéarité
- —Interprétation des coefficients en régression multiple
- —Outils de diagnostic du modèle avec R
- —Prédiction et intervalles de prédiction
12.Introduction aux Modèles Plus Avancés et Cas Pratiques
- —Limitations de la régression linéaire
- —Introduction à la régression logistique (concept)
- —Concept d'overfitting et validation croisée
- —Flux de travail typique en Data Science
- —Étude de cas complète : de l'exploration à la modélisation
- —Bonnes pratiques et ressources pour aller plus loin
Maîtrise de l'environnement R pour l'analyse de données
Manipuler efficacement les structures de données (Data Frames), importer/exporter des fichiers, et écrire des scripts R pour des tâches de base de la Data Science, incluant le nettoyage et la transformation de données.
Réalisation d'analyses statistiques descriptives et visuelles
Calculer et interpréter les mesures de position et de dispersion, et créer des visualisations de données pertinentes avec ggplot2 pour explorer et comprendre les caractéristiques essentielles d'un jeu de données.
Application de tests d'hypothèses statistiques pertinents
Choisir et exécuter les tests statistiques (paramétriques comme t-tests, ANOVA ou non-paramétriques comme Wilcoxon, Chi-2) adaptés à différentes questions de recherche, et interpréter correctement les p-valeurs pour prendre des décisions.
Construction et interprétation de modèles de régression linéaire
Développer et évaluer des modèles de régression linéaire simple et multiple pour comprendre les relations entre variables, réaliser des prédictions, et interpréter les coefficients pour éclairer la prise de décision.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Ils ont suivi cette formation
Rejoignez nos participants et développez vos compétences avec les experts IMI.
Points forts de la formation
Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Science — pourquoi la choisir ?
🎯
Compétences pratiques en R
Apprenez à maîtriser l'environnement R, un outil incontournable pour les Data Scientists, avec des applications concrètes dès le premier module.
📊
Visualisation avancée
Découvrez comment utiliser ggplot2 pour créer des visualisations percutantes, facilitant l'interprétation et la présentation de vos données.
📈
Statistiques descriptives approfondies
Acquérez des compétences solides en statistiques descriptives pour analyser la position, la dispersion et les relations au sein de vos données.
🔍
Tests d'hypothèses
Maîtrisez les tests d'hypothèses statistiques, essentiels pour tirer des conclusions fiables à partir de vos analyses de données.
📉
Modèles de régression linéaire
Construisez et interprétez des modèles de régression linéaire pour prédire des résultats et comprendre les relations entre variables.
👥
Formation inter-entreprises
Participez à une formation collaborative avec d'autres professionnels, favorisant l'échange d'idées et de meilleures pratiques en Data Science.
Thématique
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Science.
Poser une questionNous utilisons R, un langage de programmation populaire pour l'analyse statistique et la visualisation de données.
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Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Science vous intéresse ?
Obtenez un devis personnalisé sous 24h — inter, intra ou sur-mesure.
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Financement
Financer Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Science
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Science. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Témoignages
Avis sur Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Science
5.0/5· 3 avis vérifiés
“Super formation sur Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Sci…, j'ai vraiment accroché au format. Petits groupes, beaucoup d'interactions, formateur qui adapte le rythme en fonction du groupe.”
JR
Julien R.
Chargé·e de projet · Groupe hôtelier
“Solide formation Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Sci…. Quelques parties auraient pu être condensées, mais dans l'ensemble le contenu est pertinent et les exemples concrets. Je recommande.”
CD
Céline D.
Responsable de secteur · Agence de communication
“J'ai apprécié la pédagogie active de cette formation Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Sci…. On n'écoute pas juste un formateur parler — on pratique, on échange, on repart avec des automatismes.”
NP
Nicolas P.
Business analyst · Groupement d'employeurs
IMI en chiffres
Satisfaction96%
Taux de réussite94%
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FAQ
Questions fréquentes
Une question sur Maîtriser l'analyse statistique avec R pour la Data Science ? Nos conseillers pédagogiques vous répondent sous 24h.
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